6、同步网络中的领导者选举与通用算法

同步网络中的领导者选举与通用算法

1. 同步环中的领导者选举

在同步环的领导者选举问题中,有一些重要的理论和算法。首先,对于基于比较的算法,存在一个消息数量的下限。通过固定一个常量 $c$,可以得到一个大小为 $n$ 的 $c$ 对称环 $R$。定义 $k = \lfloor\sqrt{\frac{n}{2}}\rfloor$,当 $n$ 足够大时,有 $\sqrt{n} \leq 2k + 1$ 且 $\lfloor\frac{\sqrt{n}}{2}\rfloor > 2$。根据引理可知,存在至少 $k + 1$ 个活跃轮次。

在第 $r$ 个活跃轮次($\lfloor\frac{\sqrt{n}}{2}\rfloor + 1 \leq r \leq k + 1$),由于该轮次活跃,存在某个进程 $i$ 在该轮发送消息。设 $S$ 是 $i$ 的 $(r - 1)$ 邻域,因为 $R$ 是 $c$ 对称的,所以 $R$ 中至少有 $\lfloor 2c\sqrt{n - 1}\rfloor$ 个与 $S$ 等价的段。根据引理,在第 $r$ 个活跃轮次之前,所有这些段的中点处于相应状态,都会发送消息。

通过一系列推导可以得出,消息总数至少为:
[
\sum_{r = r_1}^{r_2} \frac{cn}{2r - 1}
]
其中 $r_1 = \lceil\sqrt{n}\rceil + 1$,$r_2 = k + 1 - \lfloor\frac{cn}{4}\rfloor + 1$。第二项是 $O(n)$,而第一项是 $\Omega(n \log n)$,这就证明了基于比较的算法的消息下限。

对于非比较算

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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